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龙图腾网获悉富士通株式会社申请的专利训练人脸识别模型的方法、人脸识别方法及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115439705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110552029.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练人脸识别模型的方法、人脸识别方法及存储介质是由汪君楚;刘汝杰;王梦蛟;郭松;张梦设计研发完成，并于2021-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练人脸识别模型的方法、人脸识别方法及存储介质在说明书摘要公布了：本公开内容涉及用于训练人脸识别模型的方法、识别人脸的方法及存储介质。根据本公开内容的一个实施例，该用于训练人脸识别模型的方法包括：通过求和确定针对人脸样本图像集的全局特征相似度总损失、关键点位置偏差总损失和分类总损失；通过对全局特征相似度总损失、关键点位置偏差总损失和分类总损失加权求和确定加权损失；确定加权损失是否收敛或小于预定阈值；以及在确定结果为"否"的情况下，通过调整人脸识别模型的参数优化人脸识别模型。本公开内容的方法和存储介质的有益效果至少包括：改善针对有遮挡人脸图像的人脸识别准确度。

本发明授权训练人脸识别模型的方法、人脸识别方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于训练人脸识别模型的方法，其特征在于，包括： 针对人脸样本图像集中的包括无遮挡图像和有遮挡图像的每个人脸样本图像对： 基于该人脸样本图像对的全局特征对确定该人脸样本图像对的全局特征相似度损失； 基于该人脸样本图像对的N个关键点位置对确定该人脸样本图像对的关键点位置偏差损失；以及 基于该人脸样本图像对的融合特征对确定该人脸样本图像对的分类损失； 通过求和确定针对所述人脸样本图像集的全局特征相似度总损失、关键点位置偏差总损失和分类总损失； 通过对所述全局特征相似度总损失、所述关键点位置偏差总损失和所述分类总损失加权求和确定加权损失； 确定所述加权损失是否收敛或小于预定阈值；以及 在确定结果为“否”的情况下，通过调整所述人脸识别模型的参数优化所述人脸识别模型； 其中，每个人脸样本图像对中包括的无遮挡图像和有遮挡图像为针对同一个人的无遮挡人脸样本图像和有遮挡人脸样本图像； 该人脸样本图像对的融合特征对中的每个融合特征是通过融合相应人脸样本图像的全局特征和局部特征得到的特征；并且 所述相应人脸样本图像的局部特征与无遮挡人脸局部区域相关联。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人富士通株式会社，其通讯地址为：日本神奈川县；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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